Integración de datos: qué es, 7 métodos + tendencias

¡Hola!👋Soy Catalina Hernández Escobar

Digital Marketing Specialist Creadora de contenido y estrategias digitales

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Un excel por aquí, un ERP por allá, plataformas de gestión, facturas, documentos… Con toda la variedad de fuentes y formatos de información de las que disponen hoy día las empresas, ¿cómo podemos hacer para tener una sola fuente de “verdad”? Para esto existe uno de los procedimientos básicos que todo el que aspire a convertirse en data engineer debe dominar: la integración de datos. Te contamos todo sobre ello en este artículo.

Los 7 principales métodos de integración de datos 

Hoy en día, hay varios métodos y técnicas para integrar y normalizar datos de diferentes fuentes, adaptados a la complejidad y particularidades de cada proyecto. 

Te presento los 7 principales métodos de integración de datos con ejemplos que debes conocer:

ETL (Extracción, Transformación y Carga)

Es uno de los enfoques más utilizados en la integración de datos. Los datos transformados se extraen de diversas fuentes se transforman según los requisitos y luego se cargan en un destino final, como un Data Warehouse, data lake o cualquier otra base de datos.

  • Desafío: Requiere tiempo y recursos para transformar y cargar grandes volúmenes de datos. Puede haber problemas de latencia al procesar datos en lotes.
  • Ventaja: Permite realizar transformaciones complejas y limpiar datos antes de cargarlos en el destino final. Es útil para tareas planificadas y procesamiento en lotes. 

Ejemplo: Supongamos que trabajamos en una empresa de ventas que tiene una base de datos con información de sus clientes y otra base de datos con información de sus productos. Utilizando ETL, podemos extraer los datos relevantes de ambas bases de datos, como nombres de clientes y detalles de productos. Luego, transformamos los datos para que tengan un formato consistente y los combinamos en una nueva tabla, en la que cada fila representa una venta que ha realizado un cliente en particular. Finalmente, cargamos esta nueva tabla en un Data Warehouse, donde podemos realizar análisis más detallados y obtener información valiosa sobre el comportamiento de nuestros clientes y la popularidad de nuestros productos

ELT (Extracción, Carga y Transformación)

Es una variante del método ETL en la que los datos se extraen primero y luego se cargan sin transformación significativa en un Data Warehouse. Será a partir de tenerlos todos cargados en la base de datos cuando se hagan los procesos de transformación necesarios para obtener las respuestas que buscamos.

  • Desafíos: Puede requerir más espacio de almacenamiento debido a que los datos sin transformar se cargan primero. Puede haber limitaciones en el rendimiento de las bases de datos.
  • Ventajas: Mayor flexibilidad en el procesamiento y análisis de datos en el destino final. Permite utilizar el poder de procesamiento de las bases de datos.

Ejemplo: Imagina que tienes un proyecto de una empresa de comercio electrónico con diferentes bases de datos: una para productos, otra para clientes y otra para pedidos. Utilizando el método ETL, podemos extraer los datos relevantes de cada una de estas fuentes, transformarlos para que tengan un formato común y coherente, y luego cargarlos en un Data Warehouse centralizado. Así, con la integración de datos podemos analizar la información de manera más eficiente y tomar decisiones informadas para mejorar nuestra estrategia de negocio.

Data Virtualization

Es una técnica y tecnología que te permite acceder y consultar datos de diversas fuentes sin tener que moverlos o replicarlos físicamente en un lugar central. Es como tener una vista panorámica de todos los datos dispersos en diferentes bases de datos, aplicaciones o sistemas, pero sin necesidad de fusionarlos en una única ubicación.

  • Desafíos: Puede haber problemas de rendimiento debido a la necesidad de acceder a datos de diversas fuentes en tiempo real. Requiere una infraestructura adecuada para la virtualización de datos.
  • Ventajas: Proporciona acceso en tiempo real a datos dispersos sin necesidad de replicarlos físicamente. Facilita una visión unificada de datos de diferentes fuentes.

Ejemplo: Imagina que trabajas en un proyecto donde necesitas combinar información de una base de datos relacional, un servicio web y una fuente de Big Data. Con la Data Virtualization, puedes acceder a todos estos datos sin necesidad de copiarlos a una nueva base de datos o realizar complejas integraciones.

CDC (Change Data Capture)

Es una técnica utilizada en el campo de la ingeniería de datos para capturar y registrar los cambios realizados en una base de datos en tiempo real. Permite identificar qué datos han sido modificados, insertados o eliminados, manteniendo un registro de esos cambios en una tabla especial o en un log.

  • Desafíos: La captura de cambios en tiempo real puede requerir una mayor capacidad de recursos. La sincronización y coherencia de datos pueden ser desafiantes.
  • Ventajas: Proporciona actualización en tiempo real de datos, lo que permite tomar decisiones basadas en información actualizada. Minimiza el impacto en el rendimiento al capturar sólo cambios.

Ejemplo: Imagina que tienes una base de datos de clientes y un sistema de ventas. Cuando un cliente realiza una compra, el sistema de ventas registra el cambio en la base de datos de clientes utilizando Change Data Capture. Así, puedes tener un registro actualizado de las compras realizadas por cada cliente en tiempo real, lo que te permite analizar el comportamiento de compra de manera más eficiente y tomar decisiones basadas en datos actualizados.

Data Wrangling

También conocido como Data Munging o Data Cleaning, se refiere al proceso de transformar y limpiar datos crudos para que sean más estructurados, organizados y adecuados para el análisis. Al realizar el Data Wrangling, los datos se convierten en una forma más útil y valiosa para tomar decisiones informadas y realizar análisis significativos.

  • Desafíos: Requiere habilidades y conocimientos técnicos para transformar y dar forma a los datos. Puede ser un proceso iterativo para obtener el resultado deseado.
  • Ventajas: Permite a los usuarios limpiar y preparar datos según sus necesidades específicas. Facilita la exploración y análisis inicial de datos.

Ejemplo: Imagina que tienes un conjunto de datos sobre ventas en diferentes tiendas, pero algunos registros tienen valores faltantes en la columna de «cantidad vendida». Usando Data Wrangling, puedes eliminar o rellenar estos valores faltantes para tener una integración de datos completa y lista para el análisis.

Data Integration Platforms

Estas plataformas permiten a los usuarios conectar y combinar datos de múltiples fuentes, realizar transformaciones complejas y cargar los datos en diferentes destinos.

  • Desafíos: Puede requerir una curva de aprendizaje para dominar las capacidades de la plataforma. La selección de la plataforma adecuada puede ser un desafío.
  • Ventajas: Ofrece una solución completa para conectar y combinar datos de múltiples fuentes. Permite realizar transformaciones complejas y programar flujos de trabajo.

Ejemplo: Imagina que tienes una empresa que vende productos tanto en tiendas físicas como en línea. Además, tienes diferentes sistemas para gestionar tus ventas, inventario y clientes. Tienes un sistema POS (Punto de Venta) en las tiendas físicas, una plataforma de comercio electrónico para las ventas en línea, un sistema de gestión de inventario en el almacén y una base de datos de clientes.

Con una Data Integration Platform, puedes conectar todos estos sistemas y fuentes de datos de manera rápida y sencilla. Por ejemplo puedes extraer datos de la base de datos de clientes para obtener información sobre hábitos de compra.

API (Application Programming Interface) Integration

La integración a través de APIs es común cuando se trabaja con aplicaciones en la nube y servicios web.

  • Desafíos: Requiere conocimientos técnicos y comprensión de las API de diferentes sistemas. Puede haber limitaciones en la disponibilidad de API públicas
  • Ventajas: Permite la integración rápida y directa de datos desde aplicaciones y servicios externos. Facilita la automatización y mejora la interoperabilidad entre sistemas.

Ejemplo: Imagina que tienes una aplicación de redes sociales y deseas permitir que los usuarios compartan publicaciones directamente desde tu aplicación a otras plataformas, como Facebook y Twitter. Para lograr esto, puedes utilizar API Integration.

Con la API Integration, tu aplicación puede conectarse a las APIs de Facebook y Twitter para acceder a sus funcionalidades y permitir que los usuarios autoricen el acceso para publicar en sus cuentas. Una vez que los usuarios autoricen el acceso, tu aplicación puede enviar las publicaciones directamente a sus perfiles en Facebook y Twitter, todo sin salir de tu aplicación.

Tendencias que transformarán la integración de datos para data engineers

integracion de datos 1

La integración de datos es un proceso esencial que permite combinar y consolidar información de diversas fuentes en un formato coherente y accesible. A medida que evoluciona, se puede observar como la automatización y la inteligencia artificial impulsan su desarrollo y eficiencia. 

Los métodos de integración abordan enfoques flexibles para los desafíos de la gestión de datos. En un mundo cada vez más impulsado por los datos, es fundamental que los profesionales en este campo estén preparados para adoptar las últimas tecnologías y enfoques, para así aprovechar al máximo el potencial de la información y de la integración de datos en constante evolución. Algunas de las tendencias clave son:

1. Mayor automatización

Las soluciones de integración de datos son cada vez más inteligentes y autónomas, lo que permite que la automatización de tareas sea más compleja y aumente la eficiencia. Por ejemplo, imagina que eres un ingeniero de datos y tienes la tarea de integrar datos de diferentes fuentes para un proyecto importante en tu empresa. Antes, solías realizar todo el proceso manualmente, lo que implicaba extraer datos, limpiarlos, transformarlos y cargarlos en el destino final. Era un proceso tedioso y llevaba mucho tiempo. Ahora, con la automatización en la integración de datos, todo ha cambiado. Utilizas una plataforma de integración que te permite configurar flujos de trabajo automatizados. Simplemente seleccionas las fuentes de datos, estableces las reglas de transformación y defines el destino final.

2. Inteligencia artificial y machine learning

Estas tecnologías ayudarán a detectar patrones y tendencias en los datos, optimizar los flujos de trabajo de integración de datos y mejorar la calidad y precisión. Por ejemplo, utilizando técnicas de IA, puedes implementar algoritmos avanzados que identifiquen patrones y tendencias en los datos. Esto te permitirá obtener información relevante de manera más rápida y precisa.  Con Machine Learning puedes entrenar un modelo para reconocer y corregir errores comunes en los datos, lo que reducirá el tiempo y esfuerzo necesarios para preparar los datos para su integración.

3. Integración en tiempo real y Streaming

Permitirá a las organizaciones procesar datos en tiempo casi real, lo que facilitará la toma de decisiones ágiles y la detección de eventos en tiempo real. ¿Por ejemplo? Google Maps usa sistemas parecidos para decirte cuándo una carretera está saturada y proponerte una ruta alternativa sin atascos. Esto hace que mejore tu experiencia de usuario porque resuelve tu necesidad en tiempo real y, por tanto, vuelves a usar la app en lugar de otra. La integración de datos en tiempo real supone una ventaja competitiva frente a otras soluciones de respuesta tardía.

4. Arquitecturas híbridas y multi-nube:

Con el aumento de la adopción de la nube y la diversidad de aplicaciones y sistemas en uso, las arquitecturas de integración de datos serán cada vez más híbridas y basadas en múltiples nubes. Por ejemplo, con una Arquitectura Híbrida y Multi-nube, puedes diseñar un Data Pipeline que extraiga, transforme y cargue datos de todas estas fuentes de manera eficiente y segura. Puedes utilizar servicios en la nube como Azure, AWS o Google Cloud para procesar y analizar grandes volúmenes de datos, mientras que los datos más sensibles y críticos pueden mantenerse en servidores locales con mayores controles de seguridad.

5. Gestión de datos descentralizada:

El concepto de Data Mesh que aboga por la descentralización de la propiedad y gestión de datos, podría tener un impacto significativo en la integración de datos. Por ejemplo, un departamento de ventas puede seguir utilizando su propio sistema CRM para rastrear clientes y ventas, mientras que el departamento de marketing puede seguir usando su herramienta de análisis para medir el rendimiento de las campañas. Pero gracias a la gestión de datos descentralizada, estos datos se pueden compartir y sincronizar automáticamente para que ambos departamentos tengan una visión más completa del rendimiento general de la empresa.

6. Mayor enfoque en la privacidad y seguridad

Las soluciones de integración deberán cumplir con estándares de seguridad y privacidad más estrictos para garantizar la confianza en el manejo de los datos. Por ejemplo, un enfoque sólido en la privacidad y seguridad de los datos es crucial en la integración de datos. Proteger la información sensible de los clientes es vital para mantener su confianza y evitar consecuencias legales y reputacionales. Esto implica medidas como encriptación, políticas de acceso y auditorías. Además, garantizar un uso ético y cumplir con regulaciones son fundamentales. Con una cultura de seguridad de datos, las empresas pueden aprovechar al máximo la integración de datos de manera segura y responsable.

7. Mayor interoperabilidad y estándares de datos:

La adopción de formatos de datos comunes y normas de intercambio facilitará la integración de datos entre diferentes entornos. Por ejemplo, Imagina que tienes una empresa que utiliza diferentes sistemas y plataformas para gestionar sus datos, como un sistema de CRM, una base de datos de ventas y un sistema de gestión de inventario. Si implementas una mayor interoperabilidad y estándares de datos, podrás establecer un lenguaje común entre todos los sistemas, lo que permitirá una comunicación más fluida y eficiente entre ellos.

Es Hora de Reflexionar

Hemos entendido que la integración de datos es como un orquestador magistral que asegura que todos los datos trabajen en armonía, independientemente de su origen, formato o ubicación, no podemos dejar de lado las tendencias que moldean la integración de datos. Desde la adopción de servicios en la nube, la automatización hasta la inteligencia artificial que impulsan el análisis predictivo, el futuro de la integración de datos es tan prometedor como variado.

Te invitamos a que continúes explorando y dominando el arte de la integración de datos. Ya sea que seas un novato o un experto, las oportunidades para crear flujos de datos sin fisuras y aprovechar al máximo la información están al alcance de tu mano.

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